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大数据技术在应急事件处理中的启示

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崔晓波

大数据追踪人口流向，提升防控效力

其实，政府层面对大数据的关注并不是此次疫情才开始，从中央到地方政府近年来非常重视大数据在民生保障领域的应用。比如在人口统计方面，有关部门已经开始引入大数据相关的技术、平台和能力，而这次突发事件，让大数据的价值再次得以显现。

智能设备的飞速普及与国家大数据战略的实施，使得大数据应用在民生领域成为可能。而且随着技术的发展进步，大数据应用逐渐深化，为日常生活带来了实际便利，社会对于大数据理念的接受度也越来越高。

我国政府鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面发挥支撑作用。利用大数据开展精准防疫最直观的应用场景就是人口统计和人口流动监测，在这方面的数据能力和技术探索也在持续完善。无论是各地政府、运营商等公共事务机构，或者相关行业的企业，都积累了各自领域的“小数据”，将这些分散的数据集合形成“大数据”，就为深入洞察、清晰显示人员流入及流出方向、动态及规模提供了基础。

在这个场景中，各地区已经有不少应用案例。比如，基于移动智能终端的特征、行为、位置数据，经过脱敏和清洗加工后，通过多种智能化模型与算法，可以实现疫情期间人群的覆盖分布、趋势判断、流动监测、返程预测方面的分析与洞察，为政府的疫情防控工作提供重要参考。目前，TalkingData已经借助这样一套“数据+模型+可视化+报告”的整体解决方案，实现了对北京市的各区人口及区域间、省际间人口流动的动态监测，以及重点区域的疫情监测。

回顾梳理几个月来的抗“疫”战局，在政府的带领下，大数据在相关领域的应用已经初显成效，但在满足庞大信息需求的层面仍旧有潜力可挖掘。借助大数据技术，我们可以优化流程，把细节做得更高效、更完善，而这需要全行业共同的努力。

破除信息孤岛，实现数据共享、连接?

实现联防联控，建立一套完善的应急管理大数据体系，是对整体综合能力的考验，“组合拳”的建立不是一两家企业和机构能独揽，需要全行业、全社会配合才有可能完成。而其中，最迫切的一点是要破除信息孤岛、加强数据共享，在符合国家法律法规和行业标准的前提下，尽可能整合相关的数据资源。这就需要在各级政府部门间、企业与政府间建立有效的数据通道，将各方优势融成一股力量，才更有助于提升全国的整体防控能力。

每年在贵阳举办的数博会，是大数据领域的国家级盛会。我们每年参加数博会，都能看到众多提供可视化平台的企业，但很多企业都是聚焦在单一领域，为单一行业提供平台、服务，其中一大原因就是跨行业的数据难以打通。当面对像新冠疫情这样涉及全社会方方面面的突发事件，单一领域、单一行业的数据就远远不够用了。

数据共享、连接的目的是整合，而整合的最大价值，一方面在于“全”，一方面在于“精”。尤其是在制定影响力大、影响面广的决策时，将跨领域、跨行业的数据连接起来，有助于综合考量多方面因素，建立起纵览全局的视角，降低顾此失彼的风险;将多来源、多维度的信息聚合起来，更便于进行多方交叉验证，提高分析结论的可靠性和精确度，而据此制定的措施才能更高效。疫情已经造成了巨大的影响和损失，需要我们尽可能全面而精准的决策，不仅做好疫情防控，也能更快从疫情的“创伤”中恢复。

3月6日北京疫情实时监控图。来源：TalkingData

对大数据产业来说也是如此。虽然TalkingData在移動大数据领域有多年经验，但只依靠自身积累，能做的事情也是有限的。我们知道，数据维度越丰富，越有利于能力的释放。这也是近几年TalkingData一直在呼吁数据“连接”和构建生态合作的原因，因为只有合法合规、安全高效地把分散的数据孤岛连接起来，把产业链上下游的能力连接起来，用平台化的体系共享数据、共享技术、联合建模、联合应用，才能让数据深入赋能各行各业的不同应用场景，并推动生态中每一家企业的发展。

数据共享，并不是要把数据集中到一个点，这无论从物理上、逻辑上、还是合规性上来讲，都是行不通的。但实现“连接”的方式在不断演进，像TalkingData参与研发的麻省理工学院前沿技术框架OPAL，就在探索“数据不动，算法移动”的新方式，在不移动数据并加密的情况下，通过调用算法来从数据中获得所需的分析洞察，实现安全合规前提下的数据的共享和利用。

大数据支撑联防联控，要做好隐私保护

借助个人信息来有效追踪疫情是为了保护公共利益，有利于社会治理，但一定要有严格的规范和边界。2月9日，中央网信办发布《关于做好个人信息保护利用大数据支撑联防联控工作的通知》，除了鼓励运用大数据支撑疫情联防联控，更明确了基于疫情防控的个人信息收集、使用、披露的条件，特别强调要重视个人信息保护并采取防护措施，防止信息被盗取、被泄露。

技术是中性的，但使用技术的人应该是理性的，使用技术的方式